conda环境安装配置

如果不使用图形化界面可以安装 miniconda  ,要使用图形化UI界面可以安装完整的Anaconda

软件简介

Miniconda是conda的精简版安装程序。 它是Anaconda的小型引导程序版本，仅包含conda，python，它们依赖的软件包以及少量其他有用的软件包，包括pip，zlib和其他一些软件包。 使用conda install command可以从Anaconda存储库中安装720+个其他conda软件包。

下载地址

• 官网地址下载

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

• 清华镜像下载

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

安装如果完成，确认一下安装是否成功。 conda --version  

• 如果能显示版本说明已经正确安装

• 如果提示没有conda（手动配置一下环境变量）

  按照这样配置miniconda到环境变量  D:\pinokio\bin\miniconda\condabin

  
  

  我这里Pinokio项目里面有miniconda ，我就不重复安装了，直接配置一下环境变量就能使用。

简单用法

# 使用conda创建虚拟环境、激活当前环境、安装项目依赖：
conda create --prefix venv python=3.10
conda activate .\venv
pip install torch torchvision torchaudio xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt

# 关闭虚拟环境
deactivate

# 升级依赖包
pip install --upgrade xxxxx  (如：pip install --upgrade openai)

# 强制重新安装
pip install --force-reinstall xxxxx (如：pip install --force-reinstall httpx==0.13.3 openai)

测试cuda、torch是否生效

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

进入Python环境执行以上三行代码就能测试cuda、torch是否生效，Ctrl + Z 可以返回到环境虚拟环境。

关于Windows系统使用torch总结

我发现项目中的依赖写的不够清晰，比如这个

安装的时候，系统默认会安装CPU版本的，所以会找不到Cuda，环境安装会失败。

一般情况我们不要去修改项目的requirements.txt

# 安装全部依赖  pip install -r requirements.txt 后，先试cuda是否生效，不生效卸载，按照下面的方式安装

离线安装 

https://download.pytorch.org/whl/cu118

从这里下载我们期望安装的版本，注意这个版本要和你们的Python版本一致才行。

这里我推荐Windows用户使用Python3.10、CU118的组合。因为有的项目会使用 triton ，这个东西这里只有linux版本的，没有Windows版本，这个自己编译也很容易出错（也可能是我太菜，编译了好多次都没成功）。

从网上找到一个编译好的，使用的Python3.10可以使用。这个分享给大家。

triton-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl

依赖安装使用pip install  XXXX 一般会安装新版本的，很有可能和我们的torch版本不匹配，有一个办法可以让它自动选择一样的版本。

conda activate ./venv
pip uninstall torch torchaudio torchvision xformers
pip install G:\Python环境torch2.0.0\torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl torchaudio torchvision xformers

这里我把torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl下载到本地来安装。

激活虚拟环境，先卸载可能不匹配的依赖项，我常遇到这几个 torch torchaudio torchvision xformers 

先全部卸载，限制会有提示，直接输入 y ，安装的时候，前面指定了torch-2.0.0+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl ，后面跟着torchaudio torchvision xformers，就会自动安装合适的版本了。

全部安装完毕后，在测试一下cuda、torch是否生效。这样一通操作做可以解决项目环境的问题。